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2024-05-04 15:00分类:涨停研究 阅读:

(报告出品方/分析师:华创证券 欧阳予 范子盼 董广阳)

一、中期空间:航母舰队大洋前行,海大船大,双位增长

(一)收入端:预计未来3年可维持10%左右增长中枢

即便伊利自十余年即持续面临着成长空间的质疑,公司过去已用实际业绩不断证明其成长空间和能力。

我们认为,即便当前已成长为1200+亿收入规模的航母级别快消品企业,公司空间和驱动力均仍然充足:

首先,液态奶是伊利航母舰队的主舰,总量仍有空间,品类路径清晰。

一是从总量上,液态奶量、价均有巨大空间均待挖潜。

从量看,根据IDF(国际乳品联合会)2019年数据,中国人均液态奶量消费量仅为18.3千克/年,与日韩成熟市场的30余千克/年仍有较大差距,且城镇居民饮奶量为农村居民的2倍有余。而实际上,过去十余年无论是行业整体产量震荡上行,而伊利液态奶自身增长最核心的驱动仍为销量增长。

从结构看,价格偏低、更偏饮料定位的酸味奶、花色奶等常温品类在下沉市场仍占较大消费比例,明显低于高线城市水平。因此随一二线市场有机、功能性细分品类占比提升、下沉市场饮用量追赶,液态奶成长空间仍然充足。

二是从路径上,白奶打破空间见顶质疑,酸奶功能性创新大有可为。

疫情后消费者健康免疫意识提升,白奶景气上行、逆势高增,已不断打破乳业空间见顶的质疑,伊利亦顺势加大白奶布局,20年起金典、基础白奶成为增长的核心驱动。而酸奶增长瓶颈主要是休闲化需求饱和,但功能性酸奶的需求仍巨大,当前伊利正积极摸索转型。

正如当前日本二十世纪80年代以来酸奶占比稳步提升,明治亦1970年推出的保加利亚酸奶大单品经久不衰,后凭借益生酸奶LG21(2000年)、R-1(2009年)占据功能酸奶70%的市场,支撑自身业务维持稳健。

其次,非液奶各业务在航母战斗群中均有清晰定位,提供持续火力点。

奶粉业务改革成效不断释放,份额加速提升。伊利奶粉产品积淀深厚,全产业链布局优势突出,19年末起改革转型,强化团队专业性、进行产品升级及渠道调整,同时加大资源倾斜,21Q3起市占率快速提升,并成为公司增长的核心驱动。同时,22年公司收购澳优,双方在品类(牛奶粉VS羊奶粉)、供应链(国内VS海外)等方面互补协同,当前伊利已逐步进行澳优的团队/组织/渠道全方面调整,年内经营有望重回良性。

考虑澳优并表,2022年公司婴配粉市占率已达到12.4%,位列行业第二。此外,公司成人粉市占率达25.3%,预期成人粉架构拆分后可更好地激发团队活力、提升经营专业性,把握银发经济机会。

冷饮业务通过创新升级持续增长,22年发力抢占份额实现大幅提速。尽管冷饮行业走向成熟且公司市占率已连续28年牢牢占据第一,但公司仍在打造完善产品矩阵的基础上,通过持续的产品创新升级,实现稳健增长,当前巧乐兹已成为50亿级别的大单品。同时,2022年原材料价格上涨,部分小企业停工停产,而公司则主动前移节奏,加大旺季前渠道抢占,进一步收割份额,2022年、2023Q1冷饮业务分别同增33.6%、35.7%。

奶酪业务积极培育,市占率快速提升。伊利成立伊家好奶酪子公司,摸索小而美业务打法,大大缩短了审批流程、提升研发速度,同时通过员工持有伊家好奶酪股权,绑定员工利益,增强新兴业务的内生动能。当前伊利奶酪业务已达15-20亿体量,且22年奶酪市占率大幅提升3.5pcts、位居行业前列。

再次,创新业务及海外市场将提供更多的中长期潜力点。

定位全球健康食品公司,公司前瞻摸索培育系列创新业务。除乳业外,公司定位全球健康食品公司,搭建了覆盖亚洲、欧洲、大洋洲和美洲等多个地区的全球创新网络,拥有15个创新中心,开发满足全人群、全生命周期、全消费场景的健康产品奠定坚实基础。同时,恰如雀巢2002年建立Life Venture风险投资基金,伊利于2022年与子公司共同出资3.5亿元设立健瓴种子基金,进一步提供创新外部保障。

从具体品类上,当前公司已初步试水饮料业务,并聚焦植物基“植选”及包装水“伊刻活泉”,这两个品类一是品类坡长雪厚景气可看更长,二是相较于口味型饮料,产品生命周期更长,可更好地摸索跨品类打法,当前势头良好。此外,公司亦在关注摸索宠物食品等其他高景气赛道,寻找新的增长点。

持续夯实海外供应链,并以冰淇淋等品类摸索东南亚市场本土化打法。当前公司一方面,收购Westland等企业强化奶源布局,另一方面,通过印尼建厂、收购泰国冰淇淋公司等方式,以奶源依赖度相对较低、且适合东南亚当地消费发展阶段的品类,进行海外市场的本土化摸索,预计在中长期有望逐步贡献增量。

(二)业绩端:费用率拐点较确定,结构优化共同驱动盈利稳步提升

拉长维度看,成本具有周期性、结构优化是盈利提升的持续动力,费用率则取决竞争格局和阶段战略导向。

通过复盘伊利盈利水平过去十年的变化,毛利率受成本周期、买赠力度等波动式影响,而高端化驱动伊利过去十年盈利能力中枢抬升。

销售费用率主要受格局和公司战略导向影响,当前后千亿时代已至,竞争格局优化、双雄利润诉求均有增强,预期费用率拐点已至,将共同驱动净利率稳步提升。

具体看:

毛利率:年内毛利率预期平稳,来年起结构优化将进一步驱动毛利率增量。

毛利率长期由产品结构驱动,23年则因白砂糖等其他原辅料价格上涨部分侵蚀原奶成本红利,叠加新工厂投产带来折旧增加等因素影响,预计今年毛利率相对平稳,来年起成本扰动收敛,产品结构驱动毛利率贡献逐步增加,进一步驱动净利率稳步上行。

根据测算,至2025年,即便液态奶、奶粉、冷饮产品内部结构不存在优化、买赠促销维持现状,仅凭借奶粉、冷饮占比提升,公司整体毛利率即可提升0.7pct。

更何况液奶内部大单品中,新品出厂价及毛利率较经典款均存在大幅溢价,且当前增速均快于整体,叠加买赠促销趋于理性,毛利率提升更具保障,预计未来三年毛利率至少可提升1-2pcts。

费用率:后千亿时代预期费率稳中有降,今年向下拐点较确定。

后千亿时代行业竞争格局改善,费率优化具备客观基础。以过往价格战的主战场常温奶来看,一是伊利、蒙牛双雄市占率合计已近70%,份额战趋于收官,且当前双雄对利润诉求均较高,并明确提出了利润率提升目标,行业基本告别全面价格战时代;二是当前消费者个性化需求增强,叠加渠道更加多元,竞争逐渐由“面”向“点”转变,一味地通过价格战实现增长的可能性进一步降低;三是伊利、蒙牛均积极培育细分业务板块,且重点发力奶粉,蒙牛抢跑鲜奶、奶酪,常温奶作为利基业务的定位进一步增强。

营收改善、费投优化,预计年内向下拐点较确定。22年费率提升主要系营收承压致费率被动抬升。年内看,一是营收有望提速摊薄费用,二是公司加大费投优化力度,预期液奶费投效率提升,叠加奶粉经历几年培育进入稳健收获期,预计费用率下行拐点已明确。

净利率:毛利率提升叠加费用率优化,至25年净利率提升至9-10%具备较好保障。

结合测算,预计至25年毛利率有望提升1-2pcts,费用率拐点已至稳中有降,至25年净利率提升至9-10%的目标具备较好保障。

因此,结合收入与业绩驱动,即便保守假设净利率25年提升至9%出头,预计未来三年业绩均有望实现15%以上增长。

二、年内节奏:预计Q1底部确立,年内逐季加速

受春节错期、结构弱化拖累,Q1液奶小幅下滑,拖累整体表现。

虽返乡高增下春节期间动销旺盛,但一是备货提前叠加需求弱复苏,节后补库较弱,二是消费力受损下产品结构弱于去年,故Q1液态奶下滑2.6%,拖累整体增速,奶粉、冷饮等业务延续高增,驱动整体内生增速实现小个位数增长,澳优并表进一步增厚,Q1在逆境之下表现稳健。

预计Q2起液奶有望逐季加速,全年前低后高。

年内看,液奶报表基数自Q2起明显降低、消费力修复带来结构改善,经营有望逐季加速,下半年有望实现双位数增长,全年节奏前低后高。

结合渠道反馈,预计4月液奶实现中个位数增长,环比Q1明显改善,其中,金典及基础白奶增速快于整体,金典在重点推广措施下实现加速,安慕希、乳饮料在新品或特渠发力下同比转正,且渠道费用率同比下降,库存环比降低,经营已如期步入良性通道。

三、估值思考:当前估值底部,高股息率提供收益安全垫

当前估值已至绝对底部,高股息率提供收益安全垫,确定性收益空间突出。

一方面,当前估值在2010年以来的2.6%分位数,已至绝对底部。随消费板块回调,伊利当前23年PE估值仅17倍,估值分位数为2010年以来的2.6%,相较其他食品饮料龙头估值普遍在20倍PE以上,已被明显低估。

而复盘历史估值,在13年初消费乏力、预期低迷,以及14-16年行业混战期,伊利估值亦触及17倍左右,而后随着消费回暖或格局清晰,均开启了反转性大行情。当前伊利安全边际已相当充分,站在了新一轮行情的起点。

另一方面,3.5%的股息率已提供较好收益安全垫。近年来公司分红率维持在70%以上的高水平,当前股息率为3.5%,提供较好收益安全垫,在食品饮料公司中已处较高水平。

股息率结合业绩增长,预计有望驱动20%左右确定性收益,估值修复进一步打开收益空间。放眼今明年,预计业绩增速均有望达15%以上,仅股息率和业绩增长已有望带来20%左右确定性收益空间。在此基础上,公司经营走出底部,需求景气提升更有望驱动估值修复,进一步打开收益空间。

四、报告总结:股息率为矛,景气度为盾

高股息铸盾,景气度为矛,价值终将回归。

我们判断伊利当前仅考虑股息率和业绩增长已有望带来20%左右确定性收益空间,未来双位数增长动力充足,同时经营低点已过,估值有望修复,价值有望回归。

我们给予23-25年EPS预测1.74/2.04/2.38元,给予目标价40元,对应23年PE 23倍,作为确定性收益标的。

五、风险提示

需求复苏不及预期、原奶价格大幅波动、行业竞争加剧等。

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报告属于原作者,我们不做任何投资建议!如有侵权,请私信删除,谢谢!

报告选自【远瞻智库】

 

我们在做量化交易分析的时候第一步是需要获取到如股票、期货等各行情数据,本篇介绍如何利用一款免费开源的python财经数据接口包——Tushare进行实现,我们只需要编写几行代码即可轻松获取到行情数据以便我们进行量化分析。

Tushare简介

Tushare是一个免费开源的python财经数据接口包,主要能够实现对股票、期货等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化,为从事金融工程、量化研究等方向的同学们提供了极大的便利。目前tushare已升级到tushare pro版本,pro版本在数据稳定性和获取速率上大幅提升。

Tushare安装

1.使用tushare的前提是部署好Python环境,然后与安装其他python模块一样使用pip命令安装tushare模块。

pip install tushare

2. 如果需要查看自己安装的tushare版本可以使用如下命令。

import tushare

print(tushare.__version__)

3. 由于Tusahre Pro版本的使用需要token来进行验证,我们需要在其社区网站注册一个账户来获取token值,注册链接
https://tushare.pro/register?reg=407596

4.注册完成登录成功后,我们在个人主页接口TOKEN即可看到这个token值并进行复制。

5.设置Token值并初始化接口。

import tushare as ts #导入tushare并命名为ts

ts.set_token('将token值复制在这里') #设置token,这里我们只需要在第一次或者token失效后调用,完成调取tushare数据凭证的设置,正常情况下不需要重复设置。

pro = ts.pro_api() #初始化接口

如果上一步骤ts.set_token('your token')无效或不想保存token到本地,也可以在初始化接口里直接设置token。

pro = ts.pro_api('your token')

Tushare调取数据

我们设置过token并初始化接口后,接下来我们编写代码调用tushare模块接口获取相关股票、期货等金融数据信息了,我们这里就做一些简单的例子。输入以下代码,可以看到我们使用了Tushare一个叫daily的接口即可获取到一只股票的日线行情数据。

df = pro.daily(ts_code='000001.SZ')

print(df)

还可以指定一些参数输出,比如指定日期:

df = pro.daily(ts_code='600000.SH',start_date='20200701',end_date='20201130')

daily接口可输入参数如下,我们可以根据需求指定获取数据。

输出结果说明如下:

有一点需要说明的是Tushare Pro目前采取积分制,只有具备一定积分级别的用户才能调取相应的API,基础积分每分钟内最多调取500次,每次5000条数据,相当于23年历史,用户获得超过5000积分可正常调取无频次限制。当注册完成并修改个人资料后我们可以获取到120分的基础积分就可调用daily这个API,更多权限说明请参考Tushare官网说明
https://tushare.pro/document/1?doc_id=108

官方还提供了获取积分的方法
https://waditu.com/document/1?doc_id=13

所以现在说Tushare Pro是免费开源的有待商榷,但是比其他完全要收费的财经数据网站也算很良心了。最后我们可以通过以下代码即可把获取到的一些股票数据保存到本地电脑上以便后期分析处理。

df.to_csv(‘600000.csv’)

整个过程代码如下:

import tushare as ts ts.set_token('XXXXX') pro = ts.pro_api() df = pro.daily(ts_code='600000.SH',start_date='20200701',end_date='20201130') print(df) df.to_csv("600000.csv")

以上就是我们利用Tushare获取股票行情数据的一些介绍了,可以看到我们只需要简单地编写几句python代码就可以轻松获取到相应的数据了,还是非常之方便!

https://www.haizuanshi.com

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